關于數據分析的思維方式有很多種，其中有最常被提到的有三種，分別是結構化思維、公式化（量化）思維、業務流程思維。

結構化思維和公式化思維

結構化（有序、系統）思維：明確核心論點→對結構進行拆解（有規則、有次序、有層次）→不重疊不遺漏的細化→對每一個分論點的驗證。

公式化（量化、模式）思維：在結構化思維的基礎上，將拆解的、不同結構的、分類的事項全部進行量化，并且使用數學算法公式建立數據分析的算式和基礎模型。

在數據分析中，公式化思維將復雜問題抽象為數學模型或邏輯框架，通過定義變量、建立公式和規則，系統化地、量化的解決問題。公式化思維能夠幫助明確目標、梳理數據關系，并構建可量化的分析模型，提升決策的科學性和效率。

通過結構化思維和公式化思維，實現邏輯清晰、復用性強、易于優化的結果，適合處理大規模、多維度數據，為業務提供精準洞察。

業務思維和業務流程思維

業務思維/業務流程思維：用“業務邏輯”串聯“數據價值”，讓業務和數據不再分離，讓數據真正推動決策。

業務流程思維要求：①先理解業務目標；②再拆解業務流程，拆解成具體環節（如獲客、轉化、服務）；③再找到關鍵數據指標，在每個步驟中找到關鍵點。

業務流程思維步驟：流程分解（像拆零件一樣理清業務運作步驟）→數據匹配（給每個環節裝上“儀表盤”，轉化率、響應時長等）→持續優化（通過數據異常點反推流程堵點）。

比如電商分析中為例，數據分析不是單純看銷售額的結果，而是結構化、公式化、系統的從用戶購買流程出發進行分析：用戶入口來源 → 瀏覽商品 → 收藏/下單 → 再次購買等。分析人員定位用戶的痛點，可能的流失環節，可行的改善對策，目標是讓用戶更加便利、舒心的買到需要的商品。